基体改性对碳/碳复合材料烧蚀率影响的神经网络模拟

将人工神经网络的典型模型－－误差后传播（BP）算法用于改性的碳／碳复合材料氧化烧蚀率的研究，建立了碳／碳复合材料改性添加剂组成－氧化烧蚀率BP网络模型。研究结果表明，所建模型较好地反映了添加剂含量与试样氧化烧蚀率间的内在规律，预测的氧化烧蚀率与实验值间的误差小于0．32％。将模型筛选出的最优添加剂配方用于基体改性，试样的氧化烧蚀率下降49．3％，说明将人工神经网络用于基体改性是可行和有效的。     

化学液相气化沉积C/C复合材料的性能研究

在不加和加入催化剂的条件下,采用化学液相气化沉积工艺分别在1000℃-10 h及900℃- 8 h内制备出密度为1.67 g/cm~3的大尺寸(φ110 mm×25 mm)C/C复合材料．不加催化剂制备的C/C复合材料主要以粗糙层为主,锥状结构明显,呈脆性断裂模式;在加入催化剂的条件下,由于催化荆的存在能够增加C沉积时的形核点,降低C沉积温度,缩短沉积时间,所以制备的C/C复合材料均匀性增加,组织结构主要为光滑层和各向同性组织,断裂方式为台阶式假塑性断裂．热处理后两种材料的弯曲强度和模量都降低,石墨化度增加,而不加催化剂制备的复合材料的力学性能和石墨化度都高于加入催化剂条件下制备的复合材料．     

ICVI制备炭/炭复合材料流场模拟

为探讨制备炭/炭复合材料等温化学气相渗透工艺渗透过程,用Navier-Stokes方程耦合Brinkman方程成功地模拟了混合前驱体在沉积炉内流场.分析了该流场的特征,讨论了流场与沉积炉入口尺寸和初始流速的关系.为保证混合前驱体在自由流动空间内为层流,当入口尺寸为0.01 m时,初始速度应该为0.4 m/s.     

致密碳酸盐岩气藏转向酸酸压技术研究

在分析大牛地气田低渗致密碳酸盐岩储层地质特征的基础上,针对储层改造现状和改造难点提出了转向酸酸压技术。从理论和实验两方面分析了转向酸体系的转向机理,通过流变性能、酸岩反应动力学、转向性能及破胶性能实验分析了转向酸体系的综合性能,最后在A 井试验应用了转向酸酸压工艺,取得了大牛地气田碳酸盐岩储层勘探开发的突破。     

乙醇热解制备C/C复合材料工艺及组织结构研究

以整体碳毡为预制体,无水乙醇为前躯体,N2做为载气和稀释气,在负压条件下,沉积温度为1050~1200°C,采用压力梯度ICVI工艺制备出C/C复合材料制品,采用偏光显微镜、扫描电镜、透射电镜分析材料的组织结构和断口形貌,利用三点弯曲测定了材料的弯曲强度.结果表明：制备的C/C复合材料基体组织结构在1050°C条件下为中织构与高织构并存的组织,当沉积温度上升为1100~1200°C时,热解碳为均一的高织构组织.制备试样的弯曲破坏应力应变曲线及断口形貌分析表明：断裂特征受热解碳与基体界面结合强弱的影响,弯曲断口以纤维断裂、纤维拔出为主,材料具有假塑性断裂特征,并且随着沉积温度的提高,热解碳基体与纤维的界面结合逐渐增强,断裂方式由假塑性断裂向脆性断裂逐渐转变.     

碳泡沫先驱体酚醛泡沫制备工艺研究

通过分析发泡剂、匀泡剂和固化剂的用量与酚醛泡沫密度及性能的关系,确定了制备酚醛泡沫的最佳发泡工艺。以苯酚和甲醛为主要原料,碱性催化合成改性酚醛树脂,再加入正戊烷、tween-80和20％硫酸等制备了酚醛泡沫。用红外光谱和数码显微镜等方法测定该泡沫的化学组成、泡孔结构、孔径分布及其他相关理化性能,结果表明,该工艺制备的酚醛泡沫具有优良的阻燃、隔热保温性能,是理想的碳化和石墨化用酚醛泡沫。     

筒形旋压件残余应力的预测

强力旋压技术目前已广泛应用于航空航天和兵器等工业生产中,它是制造大型薄壁回转体零件的主要方法之一[1].旋压加工属于局部渐进变形,变形分布很不均匀[2],致使旋压成形后工件内存有大小不等的残余应力,它是导致旋压件破裂的主要原因.旋压过程中,工艺参数较多,影响因素复杂,用实验的方法找出诸多因素对残余应力分布的影响规律,不但时间长,而且费用惊人.用弹塑性有限元法预测筒形旋压件残余应力的大小及其分布,在国内外尚未见报道.本文用自行开发的三维大变形弹塑性有限元模拟系统成功地对筒形旋压件残余应力的大小及其分布进行了预测,这为…     

大牛地气田水合物堵塞预测与防治

目前，大牛地气田生产过程中井筒和高压输气管线都存在不同程度的水合物堵塞情况，现场一般通过注入热力学抑制剂甲醇的方法来抑制水合物生成，但加入甲醇后依然存在水合物堵塞现象。本文结合现场生产动态，深入分析温度、压力、产水量、产气量、产油量、地层水矿化度、管线长度等参数对水合物堵塞规律的影响，找到水合物堵塞的主要原因，并结合水合物预测模型，重新调整了水合物甲醇抑制剂的加入量，为今后大牛地气田水合物防治提供技术支持。     

C/C复合材料CVI工艺人工神经网络建模

C/C复合材料CVI制备工艺过程的本质繁杂性限制了该材料的广泛应用. 尝试利用人工神经网络技术对该工艺过程进行辨识与仿真, 采用Levenberg-Marquardt算法建立了通用的CVI工艺神经网络模型. 根据CVI工艺复杂、参数众多等特点, 结合有限元技术及工艺实验从教师样本处理、网络拓扑结构设计和学习参数调整等方面对网络学习算法作了进一步的改进. 通过对等温CVI样本集的学习, 初步建立了管类零件等温CVI工艺知识库. 结果表明: 该模型可以挖掘样本蕴含的领域知识, 不仅可以对单个工艺参数的时间效应进行预测和分析, 而且可以分析任意两个工艺参数对致密化过程的偶合作用.     

炭化压力对中间相沥青焦微观结构的影响

借助偏光显微镜、扫描电镜和透射电镜对中间相沥青焦的微观结构进行了研究。结果表明:中间相沥青在常压下炭化后,其偏光组织结构以小域组织为主,高压下炭化后以流线型组织为主。在SEM和低倍TEM下,中间相沥青焦为层片状结构,随炭化压力的增加,焦炭中的孔隙由大小不均的大孔变为孔径较均一的小孔。在HRTEM下,中间相沥青焦的微晶很大,内部的晶格条纹排列很规整,是一种长程有序的晶体结构。